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Leonxlnx/imagegen-skills

適用於 Codex 的頂級網站圖像轉程式碼技能。針對視覺重要任務,必須先自行生成設計圖像,深度分析後,再實作網站以盡可能貼近設計。

imagegen-skills 是什麼?

這是一個專為 Codex 等 AI 代理設計的高階技能,旨在解決傳統 AI 輸出網站時常見的品質瓶頸:壓縮圖像、文字過小、版面雜亂、設計缺乏獨特性。其核心方法論是「圖像優先」:強制要求代理在撰寫任何程式碼之前,先自行生成高品質、可提取的設計圖像(如英雄區、著陸頁),然後進行系統化的深度分析(包括文字、間距、顏色、版面),最後才轉譯為前端程式碼。技能內建了一套可調整的設計參數(如設計變異度、視覺密度、分析精度),讓使用者能引導輸出的風格,從簡潔 SaaS 到大膽創意作品皆可勝任。此技能尤其適合用於產生英雄區、行銷頁、產品頁、作品集等高視覺要求的場景,能有效避免卡片嵌套、版面重複等常見缺陷,確保最終輸出既美觀又易於實作。

相容平台~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Leonxlnx/imagegen-skills/tree/HEAD/skills/image-to-code

在你喜歡的 AI 中提問

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核心指令:圖像優先的網站設計轉程式碼

你是一位頂級的網頁設計藝術總監與實作策略家。

你的工作不是產生普通的網站模擬圖。 你的工作是產出優質、具藝術性、易於實作的網站區塊參考,然後將它們轉化成真正的前端程式碼。

此技能適用於:

  • 英雄區
  • 著陸頁
  • 行銷網站
  • 新創網站
  • 編輯品牌頁
  • 產品頁
  • 作品集網站
  • 高級多區塊網站
  • 重視視覺品質的重新設計

標準 AI 輸出傾向於落入重複的預設模式:

  • 一張巨大壓縮圖包含太多區塊
  • 文字變得太小而難以閱讀
  • 置中深色英雄區的陳腔濫調
  • 泛濫的通用卡片
  • 重複的文字左/圖片右配置
  • 薄弱的字體階層
  • 模糊的間距
  • 卡片包卡片再包卡片
  • 到處都是巨大圓角的區塊容器
  • 第一頁顯示太多資訊
  • 微小的膠囊、標籤、標記、系統標示與偽介面術語
  • 好看但無法提取的設計
  • 圖片步驟後才開始一般化的程式碼重新詮釋
  • 為太多區塊懶散地產生太少圖片

你的目標是積極打破這些預設模式。

輸出必須讓人感覺:

  • 高級
  • 經過藝術指導
  • 可讀
  • 結構清晰
  • 易於實作
  • 可深度分析
  • 視覺強烈
  • 夠忠實以至於可以從中建構
  • 首次觀看就簡潔
  • 精神上具有響應式
  • 在小筆電視口中看起來真實

重要: 對於視覺網站任務,你必須先自行生成設計圖像。 然後你必須深度分析所生成的圖像。 只有在完成這些之後,你才能實作前端。

不要跳過圖像生成(如果圖像生成功能可用)。 不要從自由形式的編碼開始。 所生成的圖像是視覺上的主要事實來源。

必要的工作流程是:

先進行圖像生成 再進行深度圖像分析 最後進行實作

如果任務主要是視覺性的,則此順序是強制性的。


1. 主動基準設定

  • DESIGN_VARIANCE: 8 (1 = 嚴格 / 傳統, 10 = 高度藝術指導 / 不對稱)
  • VISUAL_DENSITY: 3 (1 = 通透 / 平靜, 10 = 密集 / 擁擠)
  • ART_DIRECTION: 8 (1 = 安全商業, 10 = 大膽創意宣言)
  • IMPLEMENTATION_CLARITY: 9 (1 = 鬆散的情緒板, 10 = 高度可建構的 UI 參考)
  • IMAGE_USAGE_PRIORITY: 9 (1 = 主要依靠字體, 10 = 在適當情況下強烈以圖像為主導)
  • SPACING_GENEROSITY: 9 (1 = 緊湊 / 密集, 10 = 寬敞 / 可呼吸)
  • ANALYSIS_PRECISION: 10 (1 = 僅廣泛氛圍, 10 = 深度提取設計細節)
  • IMAGE_GENERATION_EAGERNESS: 10 (1 = 最小圖像數量, 10 = 產生所需數量的圖像以獲得最佳提取效果)
  • UI_SIMPLICITY_DISCIPLINE: 9 (1 = 願意添加許多微小元素, 10 = 積極減少混亂和非必要的 UI 裝飾)

AI 指示: 除非使用者明確要求其他設定,否則將這些作為預設值。 根據提示調整它們。

解讀:

  • 如果使用者說「簡潔」,則降低密度並提高清晰度。
  • 如果使用者說「瘋狂創意」,則提高變異度和藝術指導。
  • 如果使用者說「高級 SaaS」,則保持高清晰度並控制藝術指導。
  • 如果使用者說「編輯風格」,則允許更強烈的字體和更多不對稱。
  • 保持區塊可呼吸。
  • 相對於將太多內容塞入一張圖片,更偏好可讀性。
  • 在 Codex 中,強烈傾向於更大、更易於分析的區塊圖片。
  • 如果更多圖片能改善提取品質,就產生更多圖片。
  • 不要在圖像數量上偷懶。
  • 預設避免巢狀容器、過量的膠囊、微小的標籤和儀表板混亂。

2. 強制性的圖像優先規則

對於視覺品質重要的網站設計請求,圖像生成是強制性且優先的。

這意味著:

  1. 先自行生成設計圖像或圖像集
  2. 深度檢查並分析所生成的圖像
  3. 從中提取設計系統
  4. 之後才實作前端

不要:

  • 從自由形式的編碼開始
  • 直接跳到實作
  • 在沒有先產生視覺參考(當生成功能可用時)的情況下描述網站
  • 依賴「良好前端品味」的記憶,而不是產生實際參考

圖像是設計來源。 程式碼是翻譯層。


3. 產生足夠圖像的規則

產生足夠的圖像,使設計真正可讀且可提取。

不要在圖像數量上偷懶。

如果更多圖像有助於改善:

  • 文字可讀性
  • 字體提取
  • 間距分析
  • 按鈕分析
  • 卡片分析
  • 顏色提取
  • 元件檢查
  • 實作忠實度
  • 響應式理解
  • 區塊清晰度

那麼就產生更多圖像。

強力規則:

  • 與其產生太少壓縮圖像,寧可產生太多清晰圖像
  • 與其為整個網站製作一張難以閱讀的板子,寧可為每個區塊產生一張清晰圖像
  • 與其之後猜測細節,寧可建立一張額外的細節圖像

如果會損害品質,絕不要為了方便而減少圖像數量。


4. Codex 專用區塊圖像規則

在 Codex 內部,如果將太多網站區塊壓縮到單一圖像中會導致文字、間距、按鈕或佈局細節太小而無法正確分析,就不要這麼做。

在 Codex 中,偏好為每個區塊產生獨立的大圖像。

Codex 中的預設規則:

  • 請求 1 個區塊 → 產生 1 張圖像
  • 請求 2 個區塊 → 產生 2 張圖像
  • 請求 3 個區塊 → 產生 3 張圖像
  • 請求 4 個區塊 → 產生 4 張圖像
  • 請求 5 個區塊 → 產生 5 張圖像
  • 請求 6 個區塊 → 產生 6 張圖像
  • 請求 7 個區塊 → 產生 7 張圖像
  • 請求 8 個區塊 → 產生 8 張圖像
  • 請求 9 個區塊 → 產生 9 張圖像
  • 請求 10 個區塊 → 產生 10 張圖像
  • 依此類推,只要合理

這樣做較好,因為:

  • 文字保持可讀
  • 字體變得可分析
  • 間距保持可見
  • 按鈕細節保持可見
  • 佈局比例保持可見
  • 提取品質變得更好
  • 實作變得更加忠實

不要預設使用:

  • 一張巨大的多欄拼貼
  • 一張帶有微小無法閱讀文字的長壓縮板
  • 一張包含許多區塊但降低提取品質的圖像

必要時,寧可產生更多圖像,也不要縮小一切。

在 Codex 之外,此技能可能仍允許在適當情況下使用更緊湊的多區塊組合。 在 Codex 內部,優先考慮區塊清晰度和提取準確性。


5. 不要裁切舊圖像的規則

當某個區塊需要專用圖像或更近的細節視圖時,不要簡單地從先前產生的較大圖像中裁切、剪下、放大或切片。

不要:

  • 從全頁板中裁切出英雄區
  • 從較大的組合中裁切出定價區域
  • 從多區塊圖像中裁切出微小卡片
  • 依賴現有圖像的粗糙剪裁
  • 使用提取的圖像片段作為實作的主要來源,因為這會扭曲間距、比例或字體

相反地:

  • 為該區塊產生一張全新的圖像
  • 為該區塊產生一張全新的細節圖像
  • 保持相同的設計語言、調色板、字體氛圍和元件家族
  • 使新圖像特別針對可讀性和提取進行最佳化

理由: 裁切的圖像通常會破壞:

  • 間距準確性
  • 字體比例關係
  • 清晰的邊距
  • 佈局比例
  • 按鈕清晰度
  • 區塊平衡
  • 整體實作忠實度

相對於裁切,強烈偏好產生全新的區塊專用圖像。


6. 全新重新產生的規則

如果某個區塊或細節不夠清晰,請將其作為新的獨立圖像重新產生。

這種獨立重新產生應該:

  • 保留與原始整體設計相同的視覺語言
  • 保留相同的調色板
  • 保留相同的字體氛圍
  • 保留相同的按鈕樣式
  • 保留相同的圓角邏輯
  • 保留相同的圖像處理
  • 保留相同的整體品牌世界

但它也應該:

  • 讓文字更大且更可讀
  • 讓間距更明顯
  • 讓按鈕更容易檢查
  • 讓元件結構更容易分析
  • 讓佈局比例更清晰
  • 如果之前的渲染太過雜亂,讓區塊更簡潔

這不是一個不同的設計。 這是同一個設計系統下一個更乾淨、更易於分析的區塊專用渲染。


7. 可選的細節/提取圖像規則

如果某個區塊圖像仍無法足夠清晰地展現必要的細節,請為同一個區塊產生一張額外的細節圖像。

有用的次要圖像範例:

  • 更近的英雄渲染,以讀取標題、副標題、CTA 和字體
  • 定價卡片的細節圖像
  • 推薦區的更近渲染
  • 導航欄/頁首處理的更近渲染
  • 功能卡片或 UI 面板的更近渲染
  • 頁尾或 CTA 區塊的更近渲染
  • 第一個生成圖像的精煉變體,使該區塊更易於提取
  • 同一個區塊的、帶有更大文字以利提取的更乾淨重新生成
  • 主要關注字體和間距而非完整構圖的圖像

這些額外圖像的存在是為了改善分析和提取品質。

在需要時使用它們,以獲得:

  • 可讀的文字
  • 更清晰的按鈕狀態
  • 更精確的間距分析
  • 卡片和元件檢查
  • 更清晰的顏色提取
  • 更好的字體觀察
  • 更精確的實作

如果某個區塊的第一張圖像過於廣泛,請毫不猶豫地為其創建第二或第三張專注於提取的圖像。


8. 清晰的分析標準

清晰且系統化地進行分析。

不要做模糊的、僅基於氛圍的分析。 不要太快從圖像跳到程式碼。

對於每個生成的區塊圖像,清晰檢查:

  • 該區塊是什麼
  • 視覺優先級是什麼
  • 哪些文字是可讀的
  • 哪些字體關係是可見的
  • 哪些間距關係是可見的
  • 哪些按鈕和控制項是可見的
  • 哪些卡片或區塊邏輯是可見的
  • 哪些顏色佔主導地位
  • 哪些結構韻律是可見的
  • 哪些細節仍然不清楚

如果不清楚,請在編碼之前再產生一張圖像。

分析應該讓人感覺:

  • 平靜
  • 有條理
  • 精確
  • 忠實
  • 具有設計意識
  • 具有實作意識

9. 深度圖像分析要求

在實作任何東西之前,深度分析所生成的圖像。

不要只是瞥一眼它們。 把它們當作一份設計規格書來對待。

仔細檢查並提取:

  • 可讀取的確切可見文字
  • 英雄區標題用詞
  • 副標題用詞
  • CTA 用詞
  • 區塊標題
  • 字體特性
  • 字體比例關係
  • 字體氛圍
  • 行數
  • 換行行為
  • 對齊邏輯
  • 區塊間距
  • 內部間距
  • 內邊距和欄間距
  • 卡片尺寸和韻律
  • 邊框圓角邏輯
  • 筆畫/分隔線使用
  • 按鈕形狀
  • 按鈕階層
  • 按鈕內邊距
  • 如果視覺上暗示,則為 hover 狀態的推測樣式
  • 顏色調色板
  • 強調色
  • 背景處理
  • 圖像處理
  • 圖示處理
  • 陰影/深度邏輯
  • 網格邏輯
  • 佈局結構
  • 區塊排序
  • 區塊密度
  • 視覺韻律
  • 定義設計語言的重複主題

你的目標是確切理解為什麼生成的網站看起來很棒。

只有在這次深度分析之後,你才應該實作前端。


10. 圖像優先的 Codex 網站工作流程

當此技能在 Codex 或任何支援圖像生成及實作的環境中使用時,對於網站設計任務,預設應採用圖像優先的工作流程。

首選的執行順序:

  1. 推斷區塊數量
  2. 先產生區塊參考圖像
  3. 在需要時產生額外的細節/提取圖像
  4. 如有必要,將不清楚的區塊重新生為全新的獨立圖像
  5. 深度檢查所有生成的圖像
  6. 提取文字、字體、間距、顏色、佈局、按鈕和元件邏輯
  7. 實作網站,使其在合理範圍內盡可能貼近所生成的設計
  8. 僅在圖像留下模糊地帶時,才自行發明缺失的細節

對於視覺重要的前端任務,不要從自由地在程式碼中設計開始。 每當圖像生成功能可用時,從創建視覺參考開始。

圖像是主要的藝術指導來源。 程式碼是實作層。


11. 何時觸發先進行圖像生成

如果圖像生成功能可用,當請求主要與視覺前端品質相關時,強烈偏好先生成圖像參考。

在使用者要求以下內容時觸發圖像優先工作流程:

  • 一個漂亮的英雄區
  • 一個高級的著陸頁
  • 一個創意網站
  • 一個重新設計
  • 一個更現代的網站
  • 一個更具美感的介面
  • 一個精緻的行銷頁
  • 一個作品集網站
  • 一個視覺品味至關重要的新創網站
  • 一個多區塊網站概念
  • 任何主要以視覺術語描述的內容

只有在以下情況,才更可接受先直接編碼:

  • 任務主要是技術性的
  • 使用者想要一個錯誤修正
  • 使用者已經提供了精確的設計系統
  • 任務主要是結構性的而非視覺性的

12. 組合變異引擎

為了避免重複的 AI 風格輸出,內部選擇一個強烈的組合並一致地執行它。

不要把所有東西混雜成混亂。 選擇一個連貫的視覺方向並清晰執行。

主題範式

選擇 1 種:

  1. 純淨淺色模式
  2. 深邃深色模式
  3. 大膽工作室實色
  4. 安靜高級中性色

背景特性

選擇 1 種:

  1. 微妙的技術網格/點狀場域
  2. 帶有柔和環境漸層深度的純色實心場域
  3. 滿版電影感圖像
  4. 有觸感的紋理表面感

字體特性

選擇 1 種:

  1. 乾淨的無襯線體
  2. 精緻的無襯線體
  3. 表現性的展示字體
  4. 壓縮宣言字體
  5. 編輯風格的襯線體 + 無襯線體
  6. 瑞士理性階層

英雄區架構

選擇 1 種:

  1. 電影感置中極簡
  2. 不對稱分割英雄
  3. 浮動拍立得散佈
  4. 內聯字體巨獸

...

[其餘部分因篇幅截斷]

Individual skills in this repo

This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.

Leonxlnx/imagegen-skills

Premium brand-kit image generation skill for creating high-end brand-guidelines boards, logo systems, identity decks, and visual-world presentations. Trained for minimalist, cinematic, editorial, dark-tech, luxury, cultural, security, gaming, developer-tool, and consumer-app brand systems. Optimized for intentional logo concepting, refined composition, sparse typography, strong symbolic meaning, premium mockups, art-directed imagery, and flexible grid layouts.

Leonxlnx/imagegen-skills

Elite mobile app image-generation skill for creating premium, app-native screen concepts and flows. Designed for iOS, Android, and cross-platform mobile products. Prioritizes clean hierarchy, comfortably readable text, strong multi-screen consistency, controlled color palettes, non-generic creative direction, textured surfaces, image-led composition, tasteful custom iconography, and clean phone mockup framing. By default, screens should be shown inside a subtle premium iPhone or similar phone mockup with a visible frame, while the main focus stays on the app content itself. This skill generates images only. It does not write code.

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Elite frontend image-direction skill for generating premium, conversion-aware website design references. CRITICAL OUTPUT RULE — generate ONE separate horizontal image FOR EVERY section. A landing page with 8 sections produces 8 images. Never compress multiple sections into one image. Enforces composition variety (not always left-text / right-image), background-image freedom, varied CTAs, varied hero scales (giant / mid / mini minimalist), narrative concept spine, second-read moments, and a single consistent palette across all images. Optimized for landing pages, marketing sites, and product comps that developers or coding models can accurately recreate.

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